导入
前置条件和所需库
学习如何为 Streamlit 网页应用安装所需的库。
在本章中，我们将构建一个网页应用程序，并使用鸢尾花（Iris）、乳腺癌（Breast Cancer）和葡萄酒（Wine）数据集进行分类任务。我们将采用 k-近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和随机森林算法进行分类，并允许用户根据需要调整相关参数。
安装并导入所需库
为了安装和导入所需的库，我们首先设置一个虚拟环境。
设置虚拟环境
以下命令用于安装并激活 virtualenv。
1pip install virtualenv # 安装虚拟环境 2virtualenv venv # 创建虚拟环境 3venv/Scripts/activate # 激活虚拟环境
安装库
请确保在安装库之前已激活虚拟环境。
1pip install streamlit seaborn scikit-learn
导入库
以下是构建 Streamlit 网页应用所需的库。我们导入 streamlit，从 sklearn 中获取数据集，导入各种模型，用于绘图的库，以及 pandas。
1import streamlit as st 2from sklearn.datasets import load_wine, load_breast_cancer, load_iris 3from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 4from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 5from sklearn.svm import SVC 6from sklearn.model_selection import train_test_split 7from sklearn.decomposition import PCA 8import matplotlib.pyplot as plt 9import seaborn as sns 10import pandas as pd